package com.data.construct.binaryTree;

import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;

/**
 * 寻找二叉树的最短路径, 对应leeCode第 111 题「二叉树的最小深度」
 *
 * @author sunhl
 * @Description:
 * @Date: created in 2024/11/11 0011 11:32
 * @Modified By:
 */
public class FindShortPath {

    // 记录最小深度（根节点到最近的叶子节点的距离）
    private int minDepth = Integer.MAX_VALUE;
    // 记录当前遍历到的节点深度
    private int currentDepth = 0;

    /**
     * 递归遍历寻找最小深度
     * 需要遍历整棵树, 因此用的没有层级遍历多
     *
     * @param root
     * @return
     */
    public int minDepthOfDFS(TreeNode root) {
        if (root == null) {
            return 0;
        }
        // 从根节点开始 DFS 遍历
        traverse(root);
        return minDepth;
    }

    private void traverse(TreeNode root) {
        if (root == null) {
            return;
        }

        // 前序位置进入节点时增加当前深度
        currentDepth++;

        // 如果当前节点是叶子节点，更新最小深度
        if (root.left == null && root.right == null) {
            minDepth = Math.min(minDepth, currentDepth);
        }

        traverse(root.left);
        traverse(root.right);

        // 后序位置离开节点时减少当前深度
        currentDepth--;
    }

    /**
     * 层序遍历寻找最短路径
     * 可以发现性能就好很多
     * 由于 BFS 逐层遍历的逻辑，第一次遇到目标节点时，所经过的路径就是最短路径，算法可能并不需要遍历完所有节点就能提前结束
     *
     * @param root
     * @return
     */
    public int minDepth(TreeNode root) {
        if (root == null) return 0;
        Queue<TreeNode> q = new LinkedList<>();
        q.offer(root);
        // root 本身就是一层，depth 初始化为 1
        int depth = 1;

        while (!q.isEmpty()) {

            int sz = q.size();
            // 遍历当前层的节点
            for (int i = 0; i < sz; i++) {
                TreeNode cur = q.poll();
                // 判断是否到达叶子结点
                if (cur.left == null && cur.right == null)
                    return depth;
                // 将下一层节点加入队列
                if (cur.left != null)
                    q.offer(cur.left);
                if (cur.right != null)
                    q.offer(cur.right);
            }
            // 这里增加步数
            depth++;
        }
        return depth;
    }
}
